La calidad del café varía en todo el mundo debido a una combinación de factores que incluyen el clima, el suelo, las prácticas de cultivo y el procesamiento. Cada región productora de café tiene características únicas que influyen en el sabor, el aroma y las propiedades organolépticas de la bebida final. Desde los sabores afrutados y cítricos de los cafés africanos hasta los perfiles más terrosos y chocolatosos de los cafés sudamericanos, la diversidad en la calidad del café refleja la riqueza de los diferentes entornos de cultivo y las técnicas utilizadas por los productores. Los consumidores y amantes del café buscan explorar estas variaciones para descubrir nuevos perfiles y apreciar la singularidad de cada origen cafetero.
# Carga de paquetes de R
library(readr)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(plotly)
library(DT)
library(quarto)
library(tidyverse)
library(ggthemes)# Carga de Datos
coffee_data <- read.csv("C:/Users/PC/Desktop/Proyecto, tarea 2/coffee-quality.csv")# Desarrollo, Tabla DT
#| label: datatable
#| warning: false
# Tabla de datos
# Leer el archivo coffee-quality.csv
coffee_data <- read.csv(
"C:/Users/PC/Desktop/Proyecto, tarea 2/coffee-quality.csv"
)
# Crear la tabla interactiva con el paquete DT
datatable(coffee_data[, c("Country_of_Origin", "Variety", "Color", "Altitude", "Total_Cup_Points")],
options = list(pageLength = 10, lengthMenu = c(10, 20, 50)),
filter = "top")#Histograma
ggplotly(
ggplot(coffee_data, aes(x = Total_Cup_Points)) +
geom_histogram() +
labs(title = "Distribución de Total_Cup_Points",
x = "Total_Cup_Points",
y = "Frecuencia") +
geom_density(adjust = 1)
)## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.# Gráfico de dispersión
ggplotly(
ggplot(coffee_data, aes(x = Altitude, y = Total_Cup_Points)) +
geom_point() +
labs(title = "Altitude vs Total_Cup_Points",
x = "Altitude",
y = "Total_Cup_Points") +
geom_smooth(method = "lm")
)## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'## Warning: Removed 1 rows containing non-finite values (`stat_smooth()`).# Gráfico de caja
ggplotly(
ggplot(coffee_data, aes(x = Color, y = Total_Cup_Points)) +
geom_boxplot() +
labs(title = "Total_Cup_Points por Color",
x = "Color",
y = "Total_Cup_Points") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
)